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开题报告中的“研究的重点和难点”和“拟解决的关键问题”有什么区别啊
1、论文拟解决的问题，指论文里最终要解决什么。
2、难点，是在论文中，哪一块比较难做的，比如收集处理资料，问题的处理方法等都可以写。
开题报告主要包括以下几个方面：
（一）论文名称
第一，名称要准确、规范。准确就是论文的名称要把论文研究的问题是什么，研究的对象是什么交代清楚，论文的名称一定要和研究的内容相一致，不能太大，也不能太小，要准确地把你研究的对象、问题概括出来。
第二，名称要简洁，不能太长。不管是论文或者课题，名称都不能太长，能不要的字就尽量不要，一般不要超过20个字。
（二） 论文研究的目的、意义
研究的目的、意义也就是为什么要研究、研究它有什么价值。这一般可以先从现实需要方面去论述，指出现实当中存在这个问题，需要去研究，去解决，本论文的研究有什么实际作用，然后，再写论文的理论和学术价值。这些都要写得具体一点，有针对性一点，不能漫无边际地空喊口号。
论文拟解决的问题，就是指你的论文里最终要解决什么难点，你认为在论文中，哪一块比较难做比如收集处理资料，问题的处理方法等都可以写
计算机专业毕业论文的开题报告
导语：开题报告是拉启毕业论文写作的大幕，开题报告的质量高低直接决定论文的质量。那么计算机专业的开题报告怎么写呢？其写作内容和固定格式有哪些呢？接下来我整理了计算机专业毕业论文的开题报告，文章希望大家喜欢！
论文题目：计算机技术在网络教学中的应用研究
一、本课题的来源及研究意义
随着计算机技术的飞速发展，信息网络已成为社会发展的重要保证。如何以网络为纽带快速、高效、方便地实现知识传递，以现代化手段促进教学改革，将传统的课堂教学转变为课堂+电脑+网络课堂+internet等多种学习方式，是教育工作者应当为之努力的方向。基于JSP技术的网络教学平台是依托校园网的'优势设计和开发的，通过此平台，学生可以不受时间、空间、地域的限制，实现网上浏览教学内容、完成作业，参加测试等功能，教师也可借助此平台，发布公告信息，发布试题，实现课件上传下载，组织讨论答疑等功能。
二、国内外发展状况
在国外，网络教学平台系统已经走上正轨，能高效、方便地实现知识传递，具有很强的可靠性，但是功能稍显不足。
在国内，网络教学平台系统的开发与使用都处于低层次阶段，只有少部分信息存于系统中，系统功能不够全面，人们更多的是使用传统的课堂教学手段，所以我选择了这个毕业设计，目的就是要开发一个通用的功能比较全面的网络教学平台。
三、本课题的研究目标
网络教学平台按照Browser/Server模式，将传统的浏览器/WEB服务器的两层体系结构扩展成浏览器-WEB服务器+应用服务器-数据库服务器三层体系结构，这种模式采用多种标准的协议和技术，适合于任何硬件平台和软件环境。
系统采用JSP与mysql数据库相结合，其实现的基本原理是利用mysql作为数据仓库，用Servlet等高性能服务器端程序作为后台总控程序，JSP程序在前台运行，Servelet接受用户的输入，分别调用不同的JSP程序向客户端反馈信息，JSP/Servlet通过HTTP连接在服务器端和客户端传递数据。
四、本课题的基本内容
1、教师教学系统与学生学习系统
教师教学系统与学生学习系统的功能相对应，主要包含以下几个模块：
（1）网络课堂。
（2）网上作业。
（3）网上测试。
（4）讨论答疑。
（5）网上交流。
（6）实验指导。
2、教学管理系统
系统分为人员管理、课程管理、作业管理、考试管理和讨论交流管理。
（1）人员管理。
（2）课程管理。
（3）作业管理。
（4）考试管理。
（5）讨论交流管理：包括BBS版主管理、帖子管理。
五、本课题重点和难点
1、重点：各功能模块的创建。
2、难点：数据库的连接和数据库的各种操作。
六、论文提纲
第一章：概述
第二章：开发环境简介
第三章：需求分析
第四章：系统的总体设计
第五章：系统的详细设计
第六章：系统实现
第七章：系统运行
第八章：结束语
七、进度安排
1、_______年____月：
完成开题报告，学习、翻阅大量参考文献及相关资料。
2、_______年____月：
对系统作整体构思，初步完成系统框架。
3、_______年____月~____月：
对系统框架作进一步调整和细化；进入代码设计与调试阶段，按照系统的功能要求编写相应的VC++程序，并进行调试。
4、_______年____月：
对系统功能作进一步完善，优化其代码；撰写毕业论文并完成初稿。
5、_______年____月上旬：
对毕业论文作进一步修改，直至最后定稿。
八、主要参考文献
[1]陈禹·信息系统分析与设计。北京：电子工业出版社[M],1986
[2]郑人杰·软件工程。北京：清华大学出版社，2000
[3]Binstock&
[4]Gamma,Helm,Johnson&
[5]Hamilton,Cattell&
[6]Cornel&
[7]
[8]PatrickChan&.北Addison-Wesley,1997
难点,你认为在论文中,哪一块比较难做比如收集处理资料,问题的处理方法等都可以写开题报告主要包括以下几个方面：（一）论文名称论文名称就是课题的名字第一,名称要准确、规范.象、问题概括出来.第二,名称要简洁,不能太长.（二） 论文研究的目的、意义研究的目的、意义也就是为什么要研究、研究它有什么价值（三） 本论文国内外研究的历史和现状（文献综述）.（四）论文研究的指导思想（五） 论文写作的目标确定论文写作目标时,一方面要考虑课题本身的要求,另一方面要考率实际的工作条件与工作水平.（六）论文的基本内容基本内容一般包括：⑴对论文名称的界说.应尽可能明确三点：研究的对象、研究的问题、研究的方法.⑵本论文写作有关的理论、名词、术语、概念的界说.（七）论文写作的方法具体的写作方法可从下面选定：观察法、调查法、实验法、经验总结法、 个案法、比较研究法、文献资料法等.（八）论文写作的步骤
参考文献可以在百度学术中找到。 文献资料或是相关资料可以在相关论文数据库中找到。 具体数据在国家统计官网，相关专业网站可以找到，希望可以帮到你。可以根据百度上搜索出的今年的数据，计算，进行修改的。 数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦怎么查找论文数据我们可以通过几个渠道获得中国的数据。查找《中国统计年鉴》等是一个选择，特别是在几年前，几乎是唯一的选择。好多图书馆里都收藏《中国统计年鉴》等，翻出有你所需数据的那一页，复印是一个不错的选择，当然你也可以选择拿出纸和笔，把所需要的数据都抄写下来。为了便于对这些数据做进一步的处理，接下来的工作可能有点枯燥：把你找的数据一个一个地输入到电脑。当然，现在情况改善好多了，比如要查找2004年的《中国统计年鉴》，中华人民共和国国家统计局网站提供免费下载，百度一下可以找到。 如果你需要一应俱全的最新宏观经济数据，一个宝贵的来源是中国国家统计局提供的《进度统计数据》，百度一下可以找到。 如果想要从数据收集之日起的完整国民经济核算资料，权威的来源是中国国家统计局国民经济核算司出版的《中国国内生产总值核算历史资料》（1952-1995）和《中国国内生产总值核算历史资料》（1996-2002）。在这两本年鉴里，提供了核算中国GDP的详实数据。特别是《中国国内生产总值核算历史资料》（1996-2002）提供了电子版，电子版数据不仅提供1996-2002年的详实数据，还大致回溯了1952-1995年间的数据，非常好用。 如果你想要从数据收集之日起的较为完整的宏观经济数据，《新中国五十年统计资料汇编》和《新中国55年统计资料汇编》是一个不错的选择。遗憾的是，它们都没有提供电子版，但后者可以在中国资讯行下载。 另外，还有许多收费网站提供较为详实的中国宏观经济数据，比如中国资讯行数据库，，百度一下可以找到、中国经济信息网 ，百度一下可以找到等。这些数据库很方便，但如果你没有登陆权限，也只能够“望梅止渴”了。 如果你还没有找到你想要的数据，下面的一个网站也许有用。人大经济论坛 ，百度一下可以找到。 提供大量的可供下载的经济学资源，而且还有许多有用的连接。当然，这是一个免费的网站，但下载某些资源时，说不定要求一定的所谓积分限制。 如何找美国的数据 由位于华盛顿的美国政府印刷办公室出版、经济顾问委员会撰写的《总统经济报告》（Economic Report of President），提供了有关美国当前经济形势的描述和主要宏观经济变量数据。相当多的数据都可以追溯到1959年，甚至个别的可追溯到1929年。可能你已经留意到了，好多有关美国的图形，都是采用《总统经济报告》（2005）所附数据生成的。这些数据可以免费下载，网址是，百度一下可以找到。 。 如果需要一应俱全安的数据，一个宝贵的权威来源是，美国商务部统计局出版的《美国统计概要》（Statistical Abstract of the United States），相当一部分数据可以免费下载，，百度一下可以找到。 。 如果想获得最近数据的详细资料，一个不错的选择是，美国商务经济分析局每月出版的《当代商业纵览》（Survey of Current Business）。，百度一下可以找到。 如何找国外其它经济体的数据 对富裕国家来说，最有用的资料来源于经济合作与发展组织（Organization of Economic Cooperation and Development，简称OECD）。经济合作与发展组织的成员包括：奥地利、澳大利亚、比利时、加拿大、捷克共和国、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、意大利、日本、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、韩国、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国和美国。看来，世界上的富裕国家大都属于该组织，其产出占世界产出的70%左右。OECD百度一下可以找到，提供三种极为有用的数据。 OECD经济展望（OECD Economic Outlook），每年出版两次，提供许多跨国宏观经济数据。这些数据一般都上溯到20世纪70年代，而且具有很好的一致性。 OECD就业展望（OECD Employment Outlook），每年出版一次，专门提供劳动力市场的数据。 OECD历史统计（OECD Historical Statistics），不定期出版，将当期数据和过去数据放在一起。 对于不是OECD成员的国家和地区，可以从其它国际组织那里获得相关数据，比如国际货币基金组织（International Monetary Fund，简称IMF），百度一下可以找到。IMF提供《国际金融统计年鉴》（International Financial Statistics Yearbook），它主要提供成员国的金融数据，但也包括一些总体数据，比如GDP、失业和通货膨胀等。 另外，世界银行提供的《世界经济发展指标》，是世界银行最大众化的统计类读物，提供光盘版。 至于若干国家长期的统计数据，两个不可多得的数据来源是，Heston-Summers数据库和Madison数据库。Heston-Summers数据库提供168经济体在1950-2000年间的跨国可比数据，在宾夕法尼亚大学国际比较中心（Center for International Comparisons at the University of Pennsylvania）网站上可以下载，百度一下可以找到。Madison数据库提供了自1820年以来56个经济体的数据。 最后，如果还没有找到你要的数据，不妨登陆下面的两个网站，也许是根稻草。哈佛商学院的宏观经济学资源网站百度一下可以找到，提供了大量连接。由密西西比大学Bill Goffe维护的一个网站百度一下可以找到，不仅列出了数据来源，而且还列出了有关经济的其他信息来源。 1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
java连接mysql以前写过一个java连接Sql Server的例子,但大家还是经常会问java如何连接mysql,索性将这个也写下来了:)首先下载jdbc驱动(用搜索引擎搜下,多如牛毛),mysql的jdbc驱动只有一个jar包,名为，只要把这个jar包设置到环境变量(classpath)里就可以了假设驱动程序安装在d:\sqldriver目录下,那么就在classpath中添加d:\sqldriver\;测试代码import .*;public class SqlTesting { public static void main(String args[]) { String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";//test为数据库名 String user ="root"; String password = ""; String sqlStr = "select * from test_table";//test_table为表名 try { (""); ( "" ); Connection con = ( url, user, password ); Statement st = (); ResultSet rs = ( sqlStr ); while(()) { ((1)); } (); (); (); } catch(Exception err) { (); } }}
我给你解决可以吗？/????
A、需求分析阶段：综合各个用户的应用需求。B、在概念设计阶段：用E-R图来描述。C、在逻辑设计阶段：将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图(VIEW)形成数据的外模式。D、在物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。一展开就够论文字数了
请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
文献和报告里有你需要的相关内容
参考文献可以在百度学术中找到。 文献资料或是相关资料可以在相关论文数据库中找到。 具体数据在国家统计官网，相关专业网站可以找到，希望可以帮到你。可以根据百度上搜索出的今年的数据，计算，进行修改的。 数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦怎么查找论文数据我们可以通过几个渠道获得中国的数据。查找《中国统计年鉴》等是一个选择，特别是在几年前，几乎是唯一的选择。好多图书馆里都收藏《中国统计年鉴》等，翻出有你所需数据的那一页，复印是一个不错的选择，当然你也可以选择拿出纸和笔，把所需要的数据都抄写下来。为了便于对这些数据做进一步的处理，接下来的工作可能有点枯燥：把你找的数据一个一个地输入到电脑。当然，现在情况改善好多了，比如要查找2004年的《中国统计年鉴》，中华人民共和国国家统计局网站提供免费下载，百度一下可以找到。 如果你需要一应俱全的最新宏观经济数据，一个宝贵的来源是中国国家统计局提供的《进度统计数据》，百度一下可以找到。 如果想要从数据收集之日起的完整国民经济核算资料，权威的来源是中国国家统计局国民经济核算司出版的《中国国内生产总值核算历史资料》（1952-1995）和《中国国内生产总值核算历史资料》（1996-2002）。在这两本年鉴里，提供了核算中国GDP的详实数据。特别是《中国国内生产总值核算历史资料》（1996-2002）提供了电子版，电子版数据不仅提供1996-2002年的详实数据，还大致回溯了1952-1995年间的数据，非常好用。 如果你想要从数据收集之日起的较为完整的宏观经济数据，《新中国五十年统计资料汇编》和《新中国55年统计资料汇编》是一个不错的选择。遗憾的是，它们都没有提供电子版，但后者可以在中国资讯行下载。 另外，还有许多收费网站提供较为详实的中国宏观经济数据，比如中国资讯行数据库，，百度一下可以找到、中国经济信息网 ，百度一下可以找到等。这些数据库很方便，但如果你没有登陆权限，也只能够“望梅止渴”了。 如果你还没有找到你想要的数据，下面的一个网站也许有用。人大经济论坛 ，百度一下可以找到。 提供大量的可供下载的经济学资源，而且还有许多有用的连接。当然，这是一个免费的网站，但下载某些资源时，说不定要求一定的所谓积分限制。 如何找美国的数据 由位于华盛顿的美国政府印刷办公室出版、经济顾问委员会撰写的《总统经济报告》（Economic Report of President），提供了有关美国当前经济形势的描述和主要宏观经济变量数据。相当多的数据都可以追溯到1959年，甚至个别的可追溯到1929年。可能你已经留意到了，好多有关美国的图形，都是采用《总统经济报告》（2005）所附数据生成的。这些数据可以免费下载，网址是，百度一下可以找到。 。 如果需要一应俱全安的数据，一个宝贵的权威来源是，美国商务部统计局出版的《美国统计概要》（Statistical Abstract of the United States），相当一部分数据可以免费下载，，百度一下可以找到。 。 如果想获得最近数据的详细资料，一个不错的选择是，美国商务经济分析局每月出版的《当代商业纵览》（Survey of Current Business）。，百度一下可以找到。 如何找国外其它经济体的数据 对富裕国家来说，最有用的资料来源于经济合作与发展组织（Organization of Economic Cooperation and Development，简称OECD）。经济合作与发展组织的成员包括：奥地利、澳大利亚、比利时、加拿大、捷克共和国、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、意大利、日本、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、韩国、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国和美国。看来，世界上的富裕国家大都属于该组织，其产出占世界产出的70%左右。OECD百度一下可以找到，提供三种极为有用的数据。 OECD经济展望（OECD Economic Outlook），每年出版两次，提供许多跨国宏观经济数据。这些数据一般都上溯到20世纪70年代，而且具有很好的一致性。 OECD就业展望（OECD Employment Outlook），每年出版一次，专门提供劳动力市场的数据。 OECD历史统计（OECD Historical Statistics），不定期出版，将当期数据和过去数据放在一起。 对于不是OECD成员的国家和地区，可以从其它国际组织那里获得相关数据，比如国际货币基金组织（International Monetary Fund，简称IMF），百度一下可以找到。IMF提供《国际金融统计年鉴》（International Financial Statistics Yearbook），它主要提供成员国的金融数据，但也包括一些总体数据，比如GDP、失业和通货膨胀等。 另外，世界银行提供的《世界经济发展指标》，是世界银行最大众化的统计类读物，提供光盘版。 至于若干国家长期的统计数据，两个不可多得的数据来源是，Heston-Summers数据库和Madison数据库。Heston-Summers数据库提供168经济体在1950-2000年间的跨国可比数据，在宾夕法尼亚大学国际比较中心（Center for International Comparisons at the University of Pennsylvania）网站上可以下载，百度一下可以找到。Madison数据库提供了自1820年以来56个经济体的数据。 最后，如果还没有找到你要的数据，不妨登陆下面的两个网站，也许是根稻草。哈佛商学院的宏观经济学资源网站百度一下可以找到，提供了大量连接。由密西西比大学Bill Goffe维护的一个网站百度一下可以找到，不仅列出了数据来源，而且还列出了有关经济的其他信息来源。 1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
根据参考论文找数据然后处理就比较方便啦
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人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中，经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程，即现实世界－概念世界－机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界；将机器世界称为存储或数据世界。 一、三个世界 1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系，这种联系是客观存在的，是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程，教师为学生授课，学生选修课程并取得成绩。 2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映，是对客观事物及其联系的一种抽象描述，从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语： 实体：我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物，也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。 实体集：同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。 属性：描述实体的特性称为属性。如职工的职工号，姓名，性别，出生日期，职称等。 关键字：如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体，可以选作关键字。用作标识的关键字，也称为码。如"职工号"就可作为关键字。 联系：实体集之间的对应关系称为联系，它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种，一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。 3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系，数据库中的数据必须有一定的结构，这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体，及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。 数据模型应满足三方面要求：一是能比较真实地模拟现实世界；二是容易为人所理解；三是便于在计算机上实现。数据结构、数据操作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等，它是按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS的实现。 层次模型 若用图来表示，层次模型是一棵倒立的树。在数据库中，满足以下条件的数据模型称为层次模型： ① 有且仅有一个结点无父结点，这个结点称为根结点； ② 其他结点有且仅有一个父结点。 根据层次模型的定义可以看到，这是一个典型的树型结构。结点层次从根开始定义，根为第一层，根的子结点为第二层，根为其子结点的父结点，同一父结点的子结点称为兄弟结点，没有子结点的结点称为叶结点。 网状模型 在现实世界中，事物之间的联系更多的是非层次关系的，用层次模型表示非树型结构是很不直接的，网状模型则可以克服这一弊病。网状模型是一个网络。在数据库中，满足以下两个条件的数据模型称为网状模型。 ① 允许一个以上的结点无父结点； ② 一个结点可以有多于一个的父结点。 从以上定义看出，网状模型构成了比层次结构复杂的网状结构。 关系模型 在关系模型中，数据的逻辑结构是一张二维表。 在数据库中，满足下列条件的二维表称为关系模型： ① 每一列中的分量是类型相同的数据； ② 列的顺序可以是任意的； ③ 行的顺序可以是任意的； ④ 表中的分量是不可再分割的最小数据项，即表中不允许有子表； ⑤ 表中的任意两行不能完全相同。 个人版权，请勿复制
有图片的，这里发不了图片，满意我的论文加分后联系我，我发给你。基于关系数据库的模式匹配技术研究摘 要 随着 网络 技术的 发展 ，信息处理需要对大量的、异构的数据源的数据进行统一存取，多源异构数据的集成 问题 就显得十分重要。而模式匹配是数据集成领域的一个基本技术。文章提出一种解决关系数据库语义冲突问题的模式匹配技术，以实现异构数据的共享与互操作。关键词 数据集成；模式匹配；语义冲突1 引言随着 计算 机及网络技术的快速发展，网络上的各种信息以指数级爆炸性增长，成为了一个巨大的信息库，同时各 企业 单位开发了大量的软硬件平台各异的 应用 系统，在各种应用系统下又积累了丰富的数据资源。这样就形成了成千上万个异构的数据源，多为传统的关系数据库数据。这些数据资源由于软硬件平台各异、数据模型各异而形成了异构数据，使各数据源间的互操作变得复杂。为了更好地利用这些异构信息，以及不造成企业应用系统的重复建设和数据资源的浪费，模式匹配技术吸引了众多关注。本文针对模式匹配过程中存在的语义冲突进行分类，并提出了相应的解决策略，以达到异构数据源的共享和互操作。2 模式匹配中的冲突问题在数据集成领域中，由于数据源系统多是独立开发，数据源是相对自治的，因此描述数据的数据模型或存储结构经常会出现模式的不一致，数据源的自治性和数据源模式的异构性使数据源在共享和互操作上存在了语义冲突。这些正是模式匹配的焦点问题，它们形式上的性质使得人们很容易想到要用模式匹配去解决逻辑、语义和知识的描述问题。对于描述模式匹配中的语义冲突有两种较有代表性的分类[4]。第一种分类将冲突分为异类冲突、命名冲突、语义冲突和结构冲突。第二种分类主要是对第一类异类冲突概念的一个细致的改进，但和其它分类仍有细微的不同，它把异类冲突看作是语义不一致的一类(如语义冲突)，把冲突分为命名冲突、域冲突、元数据冲突、结构冲突、属性丢失和硬件/软件不同。模式匹配是一项复杂而繁重的任务，所能集成的数据源越来越多，上述冲突情况也会越来越普遍，想解决所有的模式冲突是不现实的。本文主要解决关系数据模式之间的语义冲突。3 模式匹配中的语义冲突本文所提出的模式匹配 方法 是根据关系数据库的特点设计的。关系数据库中关系的基本单位是属性，属性本身就包含着语义信息，因此异构数据源语义相似性就围绕着数据源模式中的属性来进行，并在匹配的过程中解决异构数据源模式之间的一系列语义冲突。 语义匹配体系结构本文提出的语义匹配体系结构采用数据集成中的虚拟法数据集成系统的典型体系结构，采用将局部模式匹配到全局模式的语义匹配体系结构，自下而上地建立全局模式。首先进行模式转化，消除因各种局部数据模式之间的差异所带来的 影响 ，解决各种局部模式之间的语义冲突等，然后在转化后的模式的基础上进行模式匹配，其主要手段是提供各数据源的虚拟的集成视图。数据仍保存在各数据源上，集成系统仅提供一个虚拟的集成视图和对该集成视图的查询的处理机制。系统能自动地将用户对集成模式的查询请求转换成对各异构数据源的查询。在这种体系结构中，中间层根本不实际存储数据，当客户端发出查询请求时，仅是简单地将查询发送到适当的数据源上。由于该方法不需要重复存储大量数据，并能保证查询到最新的数据，因此比较适合于高度自治、集成数量多且更新变化快的异构数据源集成。本文中的语义匹配的体系结构如图1所示。 关系数据库模式中语义冲突问题分类及其解决策略大多数数据库系统提供了一套概念结构来对现实世界的数据进行建模。每一个概念结构被认为是一个类型，它可以是一种复杂类型或一种基本类型。类型和它所表示的数据间的联系就称为语义[3]。在关系数据库中，一个关系模式是一个有序对(R，c)，其中R为模式所指向的关系(表)的名称，而c则为具有不同名称的属性的有限集。同时，属性也是一个有序对(N，D)，其中N为属性的名称，而D则为一个域。可以看出关系模式的基本单位是属性。属性本身就包含着语义信息，因此模式语义相似性就围绕模式中的属性来进行，并在模式匹配的过程中解决异构数据库模式之间的一系列语义冲突。根据语义的定义，在关系数据库系统中，语义系统是由模式、模式的属性、模式中属性之间的联系和模式间的属性之间的联系构成。这里将语义分为3级：模式级、属性级和实例级。下面将异构模式中存在的语义冲突问题进行了分类，并阐述了各种语义冲突的解决策略：1)模式级冲突(1)关系命名冲突。包括关系名同义词和关系名同形异义词。前者进行换名或建立关系名同义词表以记载该类冲突；后者进行换名或建立关系名同形异义词表以记载该类冲突。(2)关系结构冲突。分为包含冲突和相交冲突。包含冲突是指在含义相同的两个关系 R1 和 R2 中一个关系的属性集是另一个的属性子集。相交冲突是指两关系属性集的交不为空，我们用 attrset 代表关系的属性集。对包含冲突：①如果两个关系的属性集相同即attrset(R1)=attrset(R2)，则合并这两个对象，Merge(R1， R2)into R3；②如果 attrset(R1) attrset(R2)，则 attrset(R2')=attrset(R2)－attrset(R1)，attrset(R1') = attrset(R1)；③对相交冲突：通常概括语义进行如下解决：generalize(R1，R2)其中 attrset(R3)=attrset(R1)∩attrset(R2)， attrset(R1')= attrset(R1)－attrset(R3)；attrset(R2')=attrset(R2)－attrset(R3)。(3)关系关键字冲突：两个含义相同的关系具有不同的关键字约束。包括候选关键字冲突和主关键字冲突。解决候选关键字冲突的 方法 是，将两关系的候选关键字的交集作为两关系的候选关键字；解决主关键字冲突的方法是，从两关系的公共候选关键字中选一个分别作为两关系的主关键字。(4)多对多的关系冲突：两个数据库中用不同数量的关系来表达现实世界的相同语义信息，就产生了多对多的关系冲突，这种冲突分3种：一对多，多对一和多对多。解决方法是在表示相同语义信息的数据库中关系之间建立映射来表示多对多的关系。2)属性级冲突(1)属性命名冲突：分属性名同义词冲突和属性名同形异义词。前者的解决方法是，换名或建立属性名同义词字典；后者的解决方法是，换名或建立属性名同形异义词字典。(2)属性约束冲突：分属性类型冲突和属性长度冲突两种。当在两个相关的关系R1和R2的属性N1和N2具有不同的属性类型时，就发生属性类型冲突。解决方法是在全局模式中将发生属性类型冲突的属性统一到某种属性类型。对属性长度的解决方法是，在全局模式中将发生属性长度类型冲突的属性对统一定义为最大者就可。(3)多对多的属性冲突：两个数据库中的关系分别用不同数量的属性来表达现实世界中相同的语义信息时，就发生了多对多的属性冲突，这种冲突分3种：一对多，多对一和多对多。解决方法是在表示相同语义信息的数据库中关系的属性之间建立映射来表示这种多对多的关系。3)实例级冲突(1)不兼容关系实例冲突：当含义相同的数据项在不同的数据库中存在不一致的数据值时就发生了不兼容关系实例冲突。其解决方法是：将关系实例的最近修改作为关系实例冲突部分的值，但不能保证数据的正确性。(2)关系实例表示冲突：关系实例表示冲突是指用不兼容的符号、量纲和精度来表示相关关系实例中等价的数据元素，主要包括表达冲突、量纲冲突和精度冲突。表达冲突是指在两个相关的关系R1和R2中含义相同的属性N1和N2具有不同的数据表达时，这种冲突使用语义值的概念来解决，即将表示同一概念的多种表达在全局数据中进行统一即可。量纲冲突是指在两个相关的关系R1和R2和中含义相同的属性N1和N2具有不同的量纲表示。量纲冲突也可以语义值加以解决，解决过程如下：分别定义发生量纲冲突的局部数据源的语义值模式和语义值说明，然后再定义全局数据模式中相应的语义值模式和语义值说明，将发生量纲冲突的属性值在全局模式中进行统一。精度冲突是指在两个相关的关系 R1 和 R2 中含义相同的属性具有不同的精度。其解决方法是在全局模式中将发生精度冲突的数据项定义为最高精度即可。4 总结本文针对异构数据源管理自治和模式异构的特点，提出了数据源集成模式匹配的体系结构，制定了匹配策略， 研究 了基于语义的模式匹配过程。以关系模式为 参考 模式，对异构数据源关系模式间可能存在的语义冲突 问题 进行了分类，并阐述了解决这些语义冲突的策略。参考 文献[1] Bergamaschi S， Castano S， Vincini M. Semantic Integration of Semistructured and Structured Data Sources [J]. SIGMOD Record， 1999， 28(1)： 54-59.[2] Li W， Clifton C， Liu S. Database Integration Using Neural Network： Implementation and Experiences [J]. Knowledge and Information Systems， 2000， 2(1).[3] Reddy M P， Prasad B E， GReddy P. A Methodology for Integration of Heterogeneous Databases [J]. Information System， 1999，24(5).[4] Rahm E，Bernstein Survey of Approaches to Automatic Schema Matching[J]. The International Journal on Very Large Data Bases (VLDB)，2001，10(4)：334-350.[5] 孟小峰，周龙骧，王珊.数据库技术 发展 趋势[J].软件学报，2004，15(12)：1822-1835[6] 邓志鸿，唐世渭，张铭，等.Ontology研究综述[J].北京大学学报( 自然 科学 版)，2002，38(5)：730-738[7] 郭志鑫.基于本体的文档引文元数据信息抽取[J].微 计算 机信息，2006，22(6-3)相关文献：基于XML的多数据库系统集成数据模型 - 华中科技大学学报：自然科学版 - 卢晓蓉 陈传波 等基于CORBA和XML的多数据库系统研究 - 郑州轻工业学院学报：自然科学版 - 张素智,钱慎一,卢正鼎,集成数据库和文件系统的多数据库事务模型 - 华中理工大学学报 - 卢正鼎 肖卫军基于主动规则对象的分布式多数据库系统集成 - 小型微型计算机系统 - 胡华,高济,基于CORBA的多数据库系统 - 计算机科学 - 石祥滨 张斌基于XML的文件系统与多数据库系统的集成 - 小型微型计算机系统 - 卢正鼎 李兵 等基于CORBA／XML的多数据库系统的研究与实现 - 计算机研究与发展 - 卢正鼎 李兵 等多数据库系统集成平台CMDatabase体系结构 - 计算机工程 - 魏振钢 郭山清 贾忠伟多数据库系统的数据模式集成与查询处理 - 电脑开发与应用 - 陶世群数据库网格：基于网格的多数据库系统 - 计算机工程与应用 - 任浩 李志刚 肖侬高校学生收费系统基于多数据库系统集成的一种实践 - 昆明冶金高等专科学校学报 - 杨滨生,蒋涛勇,张中祥,谢静静,基于RDBMS的地理信息集成数据库系统 - 计算机工程 - 江崇礼 王丽佳 等基于CORBA的异构数据库系统集成模型的研究 - 现代计算机：下半月版 - 陈刚基于分布式对象技术的多数据库系统 - 计算机工程与科学 - 韩伟红 隋品波基于CORBA的多数据库系统互操作技术 - 计算机科学 - 肖明,肖毅,
ORACLE中SQL查询优化研究摘 要 数据库性能问题一直是决策者及技术人员共同关注的焦点，影响数据库性能的一个重要因素就是SQL查询语句的低效率。论文首先分析了导致SQL查询语句性能低下的四个常见原因以及SQL调优的一般步骤，然后分别针对如何降低I/O操作、在查询语句中如何避免对查询结果的高成本操作以及在多表连接时如何提高查询效率进行了分析。关键词 ORACLE；SQL；优化；连接1 引言随着网络应用不断发展，系统性能已越来越引起决策者的重视。影响系统性能的因素很多，低效的SQL语句就是其中一个不可忽视的重要原因。论文首先分析导致SQL性能低下的常见原因，然后分析SQL调优应遵循的一般步骤，最后从如何降低I/O、避免对查询结果的高成本操作和多表连接中如何提高SQL性能进行了研究。鉴于目前ORACLE在数据库市场上的主导地位，论文将只针对ORACLE进行讨论。2 影响SQL性能的原因影响SQL性能的因素很多，如初始化参数设置不合理、导入了不准确的系统及模式统计数据从而影响优化程序(CBO)的正确判断等，这些往往和DBA密切相关。纯粹从SQL语句出发，笔者认为影响SQL性能不外乎以下四个重要原因：(1)在大记录集上进行高成本操作，如使用了引起排序的谓词等。(2)过多的I/O操作(含物理I/O与逻辑I/O)，最典型的就是未建立恰当的索引，导致对查询表进行全表扫描。(3)处理了太多的无用记录，如在多表连接时过滤条件位置不当导致中间结果集包含了太多的无用记录。(4)未充分利用数据库提供的功能，如查询的并行化处理等。第(4)个原因处理起来相对简单。论文将针对前三个原因论述如何提高SQL查询语句的性能。3 SQL优化的一般步骤SQL优化一般需经过发现问题、分析问题、提出解决措施、应用措施、测试性能几个步骤，如图1所示。“发现问题就是解决问题的一半”，因此在SQL调优过程中，定位问题SQL是非常重要的一步，一般可借助于ORACLE自带的性能优化工具如STATSPACK、TKPROF、AUTOTRACE等辅助用户进行，同时还应该重视动态性能视图如V$SQL、V$MYSTAT、V$SYSSTAT等的研究。图1 SQL优化的一般步骤4 SQL语句的优化 优化排序操作排序的成本十分高昂，当在查询语句中使用了引起结果集排序的谓词时，SQL性能必然受到影响。 排序过程分析当待排序数据集不是太大时，服务器在内存(排序区)完成排序操作，如果排序需要更多的内存空间，服务器将进行如下处理：(1) 将数据分成多个小的集合，对每一集合进行排序。(2) 服务器向磁盘申请临时空间，将排好序的中间结果写入临时段，再对另外的集合进行排序。(3) 在所有的集合均排好序后，服务器再将它们进行合并得到最终的结果，如果排序区尺寸太小，合并无法一次完成时，将分多次进行。从上述分析可知，排序是一种十分昂贵的操作，它消耗大量的CPU时间和内存，触发磁盘分页和交换操作，因此只要有可能，我们就应该在SQL语句中尽量避免排序操作。 SQL中引起排序的操作SQL查询语句中引起排序的操作大致有：ORDER BY 和GROUP BY 从句；DISTINCT修饰符；UNION、INTERSECT、MINUS集合操作符；多表连接时的排序合并连接(SORT MERGE JOIN)等。 如何避免排序1)建立恰当的索引对经常进行排序和连接操作的字段建立索引。在建立索引后，当服务器向这些字段发出排序请求时，将直接引用索引而不进行排序操作；当进行等值连接查询操作时，若建立连接的字段未建立索引，服务器进行的是排序合并连接(SORT MERGE JOIN)，连接操作的过程如下：对进行连接的两个或多个表分别进行全扫描；对每一个表中的行集分别进行全排序；合并排序结果。如果建立连接的字段已建立索引，服务器进行嵌套循环连接(NESTED LOOP JOINS)，该连接方式不需要任何排序，其过程如下：对驱动表进行全表扫描；对返回的每一行利用连接字段值实施索引惟一扫描；利用从索引扫描中返回的ROWID值在从表中定位记录；合并主、从表中的匹配记录。因此，建立索引可避免多数排序操作。2)用UNIION ALL替换UNIONUNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。大部分应用中是不会产生重复记录的，最常见的是过程表与历史表UNION 。因此，采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。 优化I/O过多的I/O操作会占用CPU时间、消耗大量内存和占用过多的栓锁，因此有必要对SQL的I/O进行优化。优化I/O的最有效方式就是用索引扫描代替全表扫描。 应用基于函数的索引基于函数的索引(FUNCTION BASED INDEX，简记为FBI)提供了索引计算列并在查询中使用这些索引的能力。FBI的实质是对查询所需中间结果进行预处理。如果一个FBI与查询语句中的内嵌函数完全匹配，CBO在生成查询计划时，将自动启用索引范围扫描(INDEX RANGE SCAN)替换全表扫描(FULL TABLE SCAN)。考察下面的代码段并用AUTOTRACE观察创建FBI前后执行计划的变化。select * from emp where upper(ename)=’SCOTT’创建FBI前，很明显是全表扫描。Execution Plan……1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMPLOYEES' (Cost=2 Card=1 Bytes=22)idle>CREATE INDEX EMP_UPPER_FIRST_NAME ON EMPLOYEES(UPPER(FIRST_NAME))；索引已创建。再次运行相同查询，Execution Plan……1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMPLOYEES' (Cost=1 Card=1 Bytes=22)2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMP_UPPER_FIRST_NAME' (NON-UNIQUE) (Cost=1 Card=1)这一简单的例子充分说明了FBI在SQL查询优化中的作用。FBI所用的函数可以是用户自己创建的函数，该函数越复杂，基于该函数创建FBI对SQL查询性能的优化作用越明显。 应用物化视图和查询重写物化视图是一个预计算结果集，其中通常包含聚集与多表连接等复杂操作。数据库自动维护物化视图，且随用户的要求进行刷新。查询重写机制就是用数据库中的替代对象(如物化视图)将用户提交的查询重写为完全不同但功能等价的查询。查询重写对用户透明，用户完全按常规编写访问数据库的查询语句，优化程序(CBO)自动决定是否对用户提交的查询进行重写。查询重写是提高查询性能的一种非常有效的方法，尤其是在数据仓库环境中针对汇总、多表连接以及其它高成本的操作方面。下面以一个非常简单的例子来演示物化视图和查询重写在优化SQL查询性能方面的作用。select ，，count(*)from emp，deptwhere by ，查询计划及主要统计数据如下：执行计划：-----------------------------------------……2 1 HASH JOIN (Cost=5 Card=14 Bytes=224)3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'DEPT' (Cost=2 Card=4 Bytes=52)4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP' (Cost=2 Card=14 Bytes=42)主要统计数据：-----------------------------------------305 recursive calls46 consistent gets创建物化视图EMP_DEPT：create materialized view emp_dept build immediaterefresh on demandenable query rewriteasselect ，，count(*)from emp，deptwhere by ，再次执行查询，执行计划及主要统计数据如下：执行计划：-------------------------------------……1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP_DEPT' (Cost=2 Card=327 Bytes=11445)主要统计数据：------------------------------------79 recursive calls28 consistent gets可见，在建立物化视图之前，首先执行两个表的全表扫描，然后进行HASH连接，再进行分组排序和选择操作；而建立物化视图后，CBO自动将上述复杂操作转换为对物化视图EMP_DEPT的全扫描，相关的统计数据也有了很大的改善，递归调用(RECURSIVE CALLS)由305降到79，逻辑I/O(CONSISTENT GETS)由46降为28。 将频繁访问的小表读入CACHE逻辑I/O总是快于物理I/O。如果数据库中存在被应用程序频繁访问的小表，可将这些表强行读入KEEP池，从而避免物理I/O的发生。 多表连接优化最能体现查询复杂性的就是多表连接，多表连接操作往往要耗费大量的CPU时间和内存，因此多表连接查询性能优化往往是SQL优化的重点与难点。 消除外部连接通过消除外部连接，不仅使得到的查询更易于读取，而且性能也经常可以得到改善。一般的思路是，有以下形式的查询：SELECT …， SOME_TABLE，OUTER_JOINED_TO_TABLEWHERE …=OUTER_JOINED_TO_TABLE(+)可转换为如下形式的查询：SELECT …，(SELECT COLUMN FROM OUTER_ JOINED_TO_TABLE WHERE …)FROM SOME_TABLE； 谓词前推，优化中间结果多表连接的性能低下多数是因为连接操作与过滤操作的次序不合理，大多数用户在编写多表连接查询时，总是先进行连接操作再应用过滤条件，这导致服务器做了太多的无用功。针对这类问题，其优化思路就是尽可能将过滤谓词前推，使不符合条件的记录提前被筛选掉，只对符合条件的少数记录进行连接处理，这样可成倍的提高SQL查询效能。标准连接查询如下：Select ，sum()，sum()，sum()From product a，tele_sale b，online_sale c，store_sale dWhere and And >sysdate-90Group by ；启用内嵌视图，且将条件>sysdate-90前移，优化后代码如下：Select ，，， From product a，(select sum(sal_quant) tele_sale_sum from product，tele_saleWhere >sysdate-90 and =) b，(select sum(sal_quant) online_sale_sumfrom product，tele_saleWhere >sysdate-90 and =) c，(select sum(sal_quant) store_sale_sumfrom product，store_saleWhere >sysdate-90 and =) d，Where and ；5 结束语SQL语言在数据库应用中占有非常重要的地位，其性能的优劣直接影响着整个信息系统的可用性。论文从影响SQL性能的最主要的三个方面入手，分析了如何优化SQL查询的I/O、避免高成本的排序操作和优化多表连接。需要强调的一点是，理解SQL语句所解决的问题比SQL调优本身更重要，因此SQL调优需要系统分析人员、开发人员和数据库管理员密切协作。参考文献[1]Thomas Oracle by Design：Design and Build High-performance Oracle Application[M]，The McGral- Hill Companies，Inc，2003[2]Kevin Loney，George Koch，Oracle 9i：The Complete Reference[M]，The McGral-Hill Companies，Inc，2002[3] Oracle9i SQL Reference release 2()[OL/M]，. [4] Oracle9i Data Warehousing Guide release 2() [OL/M]，. [5]Alexey Danchenkov，Donald Burleson，Oracle Tuning：The Definitive Reference[OL/M]，Rampant Techpress，2006.[6] Oracle9i Database Concepts release 2() [OL/M]，. [7] Oracle9i supplied plsql packages and types reference release 2() [OL/M]，. http：// technology/
论文数据库设计需要按照以下数据内容按顺序排列即可。
1、学院数据实体：学院名称、负责人、办公电话、学院编号。
2、学生数据实体：学号、密码、姓名、性别、民族、籍贯、出生日期、身份证号、联系电话、Email、备注、学院编号、所在班级、角色名称、论文编号。
3、教师数据实体：教师编号、密码、学院编号、所在科室、发布选题、教育程度、职称、姓名、性别、政治面貌、联系电话、Email、角色名称、备注。
4、角色数据实体：角色名称、权限名称。权限数据实体：权限名称、角色名称。以上的实体都是基本的数据实体。
由于操作模块的名称对应该权限，在程序初始化时这些数据都应该添加，教师论文管理系统的目的进行论文管理，因此还要包括如下的几个数据实体：
1、论文数据实体：论文编号、学院、作者、刊物名称、论文题目、收录情况、教师编号、学号、影响力、影响因子、引用次数、备注。
2、评审数据实体：教师编号、学号、论文编号、论文题目、评审意见、总分。
将数据概念结构设计转化为SQLSERVER2005数据库系统所支持的实际数据库模型，就是数据库的逻辑结构。在实体以及实体之间的关系基础上，形成数据库中的表格以及各个表格之间的关系。
扩展资料：
论文数据库设计注意事项：
1、标题。标题应鲜明、准确、精练地直接概括所进行的研究实践的主要内容和结果，正标题一般不超过20个字，如需有副标题，副标题一般不超过28个字。
2、内容提要。在主体内容前用200－500字扼要介绍论文的主要内容、采用的方法和得出的主要结论。
3、关键词。按照与论文内容紧密程度，另行依次列出3－5个关键词。
4、英文翻译内容。中文的标题、作者姓名、指导教师姓名、内容提要、关键词应翻译成英文。
参考资料：百度百科-文献数据库